" W* M& E0 ^" B* P# ~& F
9 f- o) q5 r6 O〖课程介绍〗
( A3 s5 G2 ]* N* w0 f7 i3 a目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。
. T2 Q$ u3 b) c+ v+ }8 B0 [- Y4 p9 {! @6 A1 U
〖课程目录〗
/ T' W) A) t/ [2 }第1章 课程导学& v4 a3 W# B) P. J) X3 N
1-1 课程导学 (12:34)
1 j0 m$ @1 K; n, h; R8 n* Y5 E( u' h+ \' f- ^6 v
第2章 基础知识
: }* p; [" p- `; N+ u9 `! D2-1 什么是TensorFlow (10:24)
' p4 p# y& Q# e, L% F* i2 N# a2-2 张量、图、会话 (06:17)* s: J6 O B$ J8 |: W' s' d u2 J& M
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37), F* s# [4 c0 N4 W5 K: w" k* K" K
2-4 Android操作系统 (16:19)( G5 z/ d [2 K3 g( B- x- s
2-5 Java安装 (10:15)
/ a$ V0 r" s. U. L& ~2-6 Java环境搭建 (02:40) H7 Y. F" E$ f G! `
2-7 Android安装及运行 (10:39)
# f) s% h/ i! o2 S2-8 第一个Android程序 (05:34)
7 u( f0 G% d) X
! [9 g# W2 @9 ~* I% I第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
( }1 v5 F* \( x. g \3-1 常用模型 (10:15)4 o3 {* C9 q" H5 p8 h
3-2 BP神经网络 (10:53)
; v& _7 @$ f; w: u3-3 循环神经网络（1） (06:58)4 s4 Z8 S- j X" Y, u1 y) X0 V
3-4 循环神经网络（2） (06:07)! ?# J& ^$ y! ^: \3 M M- _' Q
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)" m ?( N- J- w' V
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
/ R, G' a; x) F3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07), C( i" U0 ^! p5 H" I8 p
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)) X" {$ ]2 q& \6 E/ [! F* t3 F$ c
) k/ P, H. \- U8 o: b
第4章 NLP基础
4 `$ {% W2 s8 t! ~# P8 d4-1 NLP基础 (04:19)
" e0 K& F% c7 @& Q- b. C! `9 b6 `4-2 分词技术 (05:29)
; Y5 U3 j' ^, m- S U- ]) ~4 k4-3 词性标注 (08:34)$ x* o* z2 D1 P7 M; J
4-4 命名实体识别 (08:25)
* P2 z) m# S7 I9 Z! e4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)' H" v! ?5 x7 s4 a
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)( W' ]& c4 `. ^ |7 V
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)5 I5 \& X' T+ W
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)9 K @/ s( M" {0 }0 f$ f, K
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)5 F; |: v1 N5 U1 F6 M0 [
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)5 |3 `; ?- S( Q' Y$ o
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
. P! P. e+ d( a" [
, z# V2 X2 W* {2 k9 K第5章 文本处理方法3 S& ^- `0 W) }" B
5-1 语料的获取与处理 (15:19)' i( b9 e2 `2 U+ V* f6 x! M2 n
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)- ?" L) A, s T
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)5 y2 j8 c, m, ]# w4 }; T
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
/ L7 ]3 l3 F V) u5 r" K9 Y5-5 词向量与Word2vec (07:26)
1 o7 O: d, j" b1 ~8 v5-6 文本处理方法 (11:39)
0 p! b# }1 ]5 l x r# b6 f* O6 V/ Y& D. z
第6章 实战之聊天语料处理
* G% d7 A% S( s( g, `# R6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)8 ~/ `7 }% |3 L" I
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)1 V1 W/ x2 |/ W, w# d: c) ?- I' m
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52): S, D5 M$ ?0 y; k3 S) W h4 r3 c
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)" m5 _" l9 |( S9 z
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
- \- t& H+ E* i2 m4 E& X6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)2 u" h$ j+ Q; T6 H3 E% b- F) n
6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
" ~3 ?! ]) B9 X0 e) k0 ~+ ^$ @6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)+ l% i( e* W/ @9 K6 L$ R. I
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37): {9 `+ E9 `# P2 q7 {0 G& l
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
) s0 J2 Y7 @ f. R+ j% R6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)7 b8 u* K" E- `: z: y, Q5 G' n# G
6-12 语料处理实战小结 (11:36)1 ] p7 I5 Y$ H5 P5 o: O
% _1 q; v0 i* N第7章 聊天机器人原理
S: U3 O( Z* A3 Y2 i7-1 Seq2Seq模型 (10:37) e0 [) |/ V9 q9 ?. U- J, Q5 W9 y# E
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)' u1 \+ x$ {& E! o8 y" O9 |/ r3 _+ i
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
7 T9 a" H( }* e8 D7 B7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
/ E5 Z1 P( _( T) ~+ Z# B' x9 `- @6 {' n! X: f
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
" {2 M, |$ Y! ]% s) S8-1 线程处理（1） (09:15)9 l9 b1 K! H6 r1 g
8-2 线程处理（2） (10:10)6 @) L1 Y. z2 \4 }' s0 r8 M7 V
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41); a. D, s7 J7 z. a/ @3 f
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50) u5 w7 r7 h! h! c1 a
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)2 p/ Y: F* b& U* j; s! G0 t9 c' o
8-6 batch_flow（1） (07:28)4 G9 L& s6 C5 @1 ~
8-7 batch_flow（2） (05:49)
) F+ n) S& }, y4 G7 Z* S5 g8-8 batch_flow（3） (14:43)
7 B8 A" V4 }5 S8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
# h6 G) j; G# I; ]" U3 F3 l8 G! p8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)9 {9 q+ V7 b# @+ ]/ P* {
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
$ K/ B3 ?2 E% L8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
1 j* z5 l* Q$ Q; J$ F8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)# a' t/ r$ L) G6 h( ^- l) }- m! S6 P5 T
1 p! q3 h: O3 T! Y
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
9 R& j! O; T" D+ O4 J9-1 基本流程介绍 (10:37)
; X/ X2 d+ q! L9 Z- k9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
- f2 X- v" ~7 F, R9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)9 f0 b# I8 j' a0 c2 S1 R! ^+ t
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)& {* N5 z/ E) f/ _9 X( }
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
, c8 D' b- C; T) d9-6 构建模型（1） (06:43)
; v) a$ F: N1 z9-7 构建模型（2） (08:38)
& [* h$ k* f G" T C. V. T9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
+ ~3 b4 P5 [, Y( w4 B+ }: X9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
6 n8 V; c; C5 _9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
! @5 V: e; ]! p3 y9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
" i8 t' O2 C4 [' \8 c$ i9 h9-12 构建解码器（1） (08:28)# @( N+ |5 v- r- B, I7 x
9-13 构建解码器（2） (09:22)
( S3 W- w. M1 X7 A+ i9-14 构建解码器（3） (07:36): x* i3 r: }4 `1 a* y& u A7 M
9-15 构建解码器（4） (09:19)
- a* m H# R2 g; {. f9 q8 Z9-16 构建解码器（5） (10:59)- }! N+ @2 v3 h& i( g( _9 J3 R
9-17 构建解码器（6） (09:28)# ^9 M* a, n: [4 o8 t5 }6 u" x
9-18 构建解码器（7） (14:52)
# j$ p" R6 M6 U7 U+ @9-19 构建解码器（8） (17:02)
& w. U! b$ b; n6 \9-20 构建优化器（1） (09:56)1 F2 s/ I; J5 }0 e8 i* J
9-21 构建优化器（2） (08:48)
) {1 m4 j' x% E) \9-22 构建优化器（3） (06:01)% N/ [ @- y4 {5 W) A
9-23 输入检查 (11:51)
# K; E" `( V4 n; B7 f6 f1 h% T9-24 训练模型 (11:59)
) b3 z1 L0 b( m" g8 V+ y$ i9-25 预测模型 (07:22)
$ o# o) l3 r. C2 N& `$ I8 k* H' m s8 w( `% c6 ]
第10章 聊天机器人模型的训练和验证8 `, g+ |& k: V0 ]. @/ E$ V
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
" h6 M5 d5 @; c6 w10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
0 ~; D0 L2 n& v2 k% v" P5 u10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
9 w% h4 T1 m5 P10-4 第一种模型训练（4） (14:49)# S& e) \: V% ^7 ^2 {4 r
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)" c. ~8 E7 P9 ~1 K+ M1 t
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)& w3 ], f; u. {( i6 f3 Z2 e. g
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)! y+ x" p( \. B3 S
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
. k5 |$ B; c) Q10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
8 x0 D0 _' G( E9 c! G3 q2 h5 b' @1 M; I
第11章 Android的打包与发布' e* C3 e7 y' Q) D
11-1 新建项目 (07:49)
8 ^0 _; i8 k Z( x5 R11-2 代码结构讲解 (17:15)
% b- }& y" r; i5 b11-3 私有变量的定义 (12:25)' y" x: [ S* ?+ \; R/ {/ ^
11-4 参数初始化 (11:54)& U. f ]5 s8 r% [/ T: W, z$ I
11-5 听写UI监听器 (19:18)
/ l, @- ~6 R0 h' h! o# p \& ]11-6 合成回调监听器 (05:58), m/ _+ S$ ?3 o$ d
11-7 听写监听器 (27:14)9 G& P( l( O" j; `3 d
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
1 x: x; M; @( C6 }; v! ?" y7 C7 S11-9 完善项目 (21:32)
d! i+ Y- I# V& f+ X- Y" I: d1 ?% k5 D11-10 打包发布 (07:15)6 v& B9 r1 S$ \9 S
* o. Z3 L$ p& S# y) m7 _" v〖下载地址〗
2 s J8 G8 k' K) A
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